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探索FPGA加速語言模型如何通過更快的推理、更低的延遲和更好的語言理解來重塑生成式人工智能
得益于大數(shù)據(jù)的興起和計(jì)算能力的快速提升，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)近年來經(jīng)歷了革命性的發(fā)展。諸如圖像分類、語音識別和自然語言處理等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，都是對具有一定大小、維度和有序排列的歐幾里得數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
自從幾十年前首次推出FPGA以來，每種新架構(gòu)都繼續(xù)在采用按位（bit-wise）的布線結(jié)構(gòu)。雖然這種方法一直是成功的，但是隨著高速通信標(biāo)準(zhǔn)的興起，總是要求不斷增加片上總線位寬，以支持這些新的數(shù)據(jù)速率。這種限制的一個(gè)后果是，設(shè)計(jì)人員經(jīng)常花費(fèi)大量的開發(fā)時(shí)間來嘗試實(shí)現(xiàn)時(shí)序收斂，犧牲性能來為他們的設(shè)計(jì)布局布線。
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）領(lǐng)域越來越多地使用現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）來進(jìn)行推理（inference）加速，而傳統(tǒng)FPGA只支持定點(diǎn)運(yùn)算的瓶頸越發(fā)凸顯。 Achronix為了解決這一大困境，創(chuàng)新地設(shè)計(jì)了機(jī)器學(xué)習(xí)處理器（MLP）單元，不僅支持浮點(diǎn)的乘加運(yùn)算，還可以支持對多種定浮點(diǎn)數(shù)格式進(jìn)行拆分
VU19P采用16nm工藝，基于Arm架構(gòu)，擁有350億顆晶體管，還擁有史以來單顆芯片最高邏輯密度、最大I O數(shù)量(900萬個(gè)系統(tǒng)邏輯單元、2072個(gè)用戶I O接口)，用于當(dāng)前最先進(jìn)的AI芯片、5G芯片、汽車芯片的仿真與原型設(shè)計(jì)，2020年秋天上市。
新型 Virtex UltraScale+ 器件將用以支持創(chuàng)建未來最復(fù)雜的技術(shù)。
NGCodec技術(shù)推動了最新云視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展，包括 H.265 HEVC、VP9 和即將問世的 AV1。目前 70% 的互聯(lián)網(wǎng)流量被視頻流占據(jù)，而且且還在以每年 50% 的速度增長，據(jù)云視頻處理市場預(yù)測，到 2023 年，云視頻SAM (可服務(wù)市場規(guī)模)將達(dá)到 16 億美元。由此可以看到為什么賽靈思將云視頻處理視為驅(qū)動公司發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵動力。
物聯(lián)網(wǎng)少量多樣，是一個(gè)非常碎片化的市場。在各種不同的應(yīng)用場景，一個(gè)方案并不能解決所有問題，所以需要很多彈性。
經(jīng)驗(yàn)證的、可向低成本ASIC轉(zhuǎn)換的途徑，用以滿足大批量需求。
現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心變幻莫測的需求和復(fù)雜的算法，功能固定的 GPU 和 ASIC 器件已經(jīng)無法跟上發(fā)展步伐，甚至遵循摩爾定律發(fā)展的半導(dǎo)體設(shè)計(jì)周期也無法趕上算法發(fā)展的速度。
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